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  <title>池化层 Pooling - Keras 中文文档</title>
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    <span class="caption-text">快速开始</span>
    <ul class="subnav">
                <li class="">
                    
    <a class="" href="../../getting-started/sequential-model-guide/">Sequential 顺序模型指引</a>
                </li>
                <li class="">
                    
    <a class="" href="../../getting-started/functional-api-guide/">函数式 API 指引</a>
                </li>
                <li class="">
                    
    <a class="" href="../../getting-started/faq/">FAQ 常见问题解答</a>
                </li>
    </ul>
	    </li>
          
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    <span class="caption-text">模型</span>
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                <li class="">
                    
    <a class="" href="../../models/about-keras-models/">关于 Keras 模型</a>
                </li>
                <li class="">
                    
    <a class="" href="../../models/sequential/">Sequential 顺序模型 API</a>
                </li>
                <li class="">
                    
    <a class="" href="../../models/model/">函数式 API</a>
                </li>
    </ul>
	    </li>
          
            <li class="toctree-l1">
		
    <span class="caption-text">Layers</span>
    <ul class="subnav">
                <li class="">
                    
    <a class="" href="../about-keras-layers/">关于 Keras 网络层</a>
                </li>
                <li class="">
                    
    <a class="" href="../core/">核心网络层</a>
                </li>
                <li class="">
                    
    <a class="" href="../convolutional/">卷积层 Convolutional</a>
                </li>
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    <a class="current" href="./">池化层 Pooling</a>
    <ul class="subnav">
            
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    <li class="toctree-l3"><a href="#globalaveragepooling3d">GlobalAveragePooling3D</a></li>
    

    </ul>
                </li>
                <li class="">
                    
    <a class="" href="../local/">局部连接层 Locally-connected</a>
                </li>
                <li class="">
                    
    <a class="" href="../recurrent/">循环层 Recurrent</a>
                </li>
                <li class="">
                    
    <a class="" href="../embeddings/">嵌入层 Embedding</a>
                </li>
                <li class="">
                    
    <a class="" href="../merge/">融合层 Merge</a>
                </li>
                <li class="">
                    
    <a class="" href="../advanced-activations/">高级激活层 Advanced Activations</a>
                </li>
                <li class="">
                    
    <a class="" href="../normalization/">标准化层 Normalization</a>
                </li>
                <li class="">
                    
    <a class="" href="../noise/">噪声层 Noise</a>
                </li>
                <li class="">
                    
    <a class="" href="../wrappers/">层封装器 wrappers</a>
                </li>
                <li class="">
                    
    <a class="" href="../writing-your-own-keras-layers/">编写你自己的层</a>
                </li>
    </ul>
	    </li>
          
            <li class="toctree-l1">
		
    <span class="caption-text">数据预处理</span>
    <ul class="subnav">
                <li class="">
                    
    <a class="" href="../../preprocessing/sequence/">序列预处理</a>
                </li>
                <li class="">
                    
    <a class="" href="../../preprocessing/text/">文本预处理</a>
                </li>
                <li class="">
                    
    <a class="" href="../../preprocessing/image/">图像预处理</a>
                </li>
    </ul>
	    </li>
          
            <li class="toctree-l1">
		
    <a class="" href="../../losses/">损失函数 Losses</a>
	    </li>
          
            <li class="toctree-l1">
		
    <a class="" href="../../metrics/">评估标准 Metrics</a>
	    </li>
          
            <li class="toctree-l1">
		
    <a class="" href="../../optimizers/">优化器 Optimizers</a>
	    </li>
          
            <li class="toctree-l1">
		
    <a class="" href="../../activations/">激活函数 Activations</a>
	    </li>
          
            <li class="toctree-l1">
		
    <a class="" href="../../callbacks/">回调函数 Callbacks</a>
	    </li>
          
            <li class="toctree-l1">
		
    <a class="" href="../../datasets/">常用数据集 Datasets</a>
	    </li>
          
            <li class="toctree-l1">
		
    <a class="" href="../../applications/">应用 Applications</a>
	    </li>
          
            <li class="toctree-l1">
		
    <a class="" href="../../backend/">后端 Backend</a>
	    </li>
          
            <li class="toctree-l1">
		
    <a class="" href="../../initializers/">初始化 Initializers</a>
	    </li>
          
            <li class="toctree-l1">
		
    <a class="" href="../../regularizers/">正则化 Regularizers</a>
	    </li>
          
            <li class="toctree-l1">
		
    <a class="" href="../../constraints/">约束 Constraints</a>
	    </li>
          
            <li class="toctree-l1">
		
    <a class="" href="../../visualization/">可视化 Visualization</a>
	    </li>
          
            <li class="toctree-l1">
		
    <a class="" href="../../scikit-learn-api/">Scikit-learn API</a>
	    </li>
          
            <li class="toctree-l1">
		
    <a class="" href="../../utils/">工具</a>
	    </li>
          
            <li class="toctree-l1">
		
    <a class="" href="../../contributing/">贡献</a>
	    </li>
          
            <li class="toctree-l1">
		
    <span class="caption-text">经典样例</span>
    <ul class="subnav">
                <li class="">
                    
    <a class="" href="../../examples/addition_rnn/">Addition RNN</a>
                </li>
                <li class="">
                    
    <a class="" href="../../examples/babi_rnn/">Baby RNN</a>
                </li>
                <li class="">
                    
    <a class="" href="../../examples/babi_memnn/">Baby MemNN</a>
                </li>
                <li class="">
                    
    <a class="" href="../../examples/cifar10_cnn/">CIFAR-10 CNN</a>
                </li>
                <li class="">
                    
    <a class="" href="../../examples/cifar10_cnn_capsule/">CIFAR-10 CNN-Capsule</a>
                </li>
                <li class="">
                    
    <a class="" href="../../examples/cifar10_cnn_tfaugment2d/">CIFAR-10 CNN with augmentation (TF)</a>
                </li>
                <li class="">
                    
    <a class="" href="../../examples/cifar10_resnet/">CIFAR-10 ResNet</a>
                </li>
                <li class="">
                    
    <a class="" href="../../examples/conv_filter_visualization/">Convolution filter visualization</a>
                </li>
                <li class="">
                    
    <a class="" href="../../examples/image_ocr/">Image OCR</a>
                </li>
                <li class="">
                    
    <a class="" href="../../examples/imdb_bidirectional_lstm/">Bidirectional LSTM</a>
                </li>
    </ul>
	    </li>
          
        </ul>
      </div>
      &nbsp;
    </nav>

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    <li><a href="../..">Docs</a> &raquo;</li>
    
      
        
          <li>Layers &raquo;</li>
        
      
    
    <li>池化层 Pooling</li>
    <li class="wy-breadcrumbs-aside">
      
        <a href="https://github.com/keras-team/keras-docs-zh/edit/master/docs/layers/pooling.md"
          class="icon icon-github"> Edit on GitHub</a>
      
    </li>
  </ul>
  <hr/>
</div>
          <div role="main">
            <div class="section">
              
                <p><span style="float:right;"><a href="https://github.com/keras-team/keras/blob/master/keras/layers/pooling.py#L69">[source]</a></span></p>
<h3 id="maxpooling1d">MaxPooling1D</h3>
<pre><code class="python">keras.layers.MaxPooling1D(pool_size=2, strides=None, padding='valid', data_format='channels_last')
</code></pre>

<p>对于时序数据的最大池化。</p>
<p><strong>参数</strong></p>
<ul>
<li><strong>pool_size</strong>: 整数，最大池化的窗口大小。</li>
<li><strong>strides</strong>: 整数，或者是 <code>None</code>。作为缩小比例的因数。
例如，2 会使得输入张量缩小一半。
如果是 <code>None</code>，那么默认值是 <code>pool_size</code>。</li>
<li><strong>padding</strong>: <code>"valid"</code> 或者 <code>"same"</code> （区分大小写）。</li>
<li><strong>data_format</strong>: 字符串，<code>channels_last</code> (默认)或 <code>channels_first</code> 之一。
    表示输入各维度的顺序。
    <code>channels_last</code> 对应输入尺寸为 <code>(batch, steps, features)</code>，
    <code>channels_first</code> 对应输入尺寸为 <code>(batch, features, steps)</code>。</li>
</ul>
<p><strong>输入尺寸</strong></p>
<ul>
<li>如果 <code>data_format='channels_last'</code>，
    输入为 3D 张量，尺寸为：
    <code>(batch_size, steps, features)</code></li>
<li>如果<code>data_format='channels_first'</code>，
    输入为 3D 张量，尺寸为：
    <code>(batch_size, features, steps)</code></li>
</ul>
<p><strong>输出尺寸</strong></p>
<ul>
<li>如果 <code>data_format='channels_last'</code>，
    输出为 3D 张量，尺寸为：
    <code>(batch_size, downsampled_steps, features)</code></li>
<li>如果 <code>data_format='channels_first'</code>，
    输出为 3D 张量，尺寸为：
    <code>(batch_size, features, downsampled_steps)</code></li>
</ul>
<hr />
<p><span style="float:right;"><a href="https://github.com/keras-team/keras/blob/master/keras/layers/pooling.py#L217">[source]</a></span></p>
<h3 id="maxpooling2d">MaxPooling2D</h3>
<pre><code class="python">keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=None, padding='valid', data_format=None)
</code></pre>

<p>对于空间数据的最大池化。</p>
<p><strong>参数</strong></p>
<ul>
<li><strong>pool_size</strong>: 整数，或者 2 个整数表示的元组，
    沿（垂直，水平）方向缩小比例的因数。
   （2，2）会把输入张量的两个维度都缩小一半。
    如果只使用一个整数，那么两个维度都会使用同样的窗口长度。</li>
<li><strong>strides</strong>: 整数，2 个整数表示的元组，或者是 <code>None</code>。
    表示步长值。
    如果是 <code>None</code>，那么默认值是 <code>pool_size</code>。</li>
<li><strong>padding</strong>: <code>"valid"</code> 或者 <code>"same"</code> （区分大小写）。</li>
<li><strong>data_format</strong>: 字符串，<code>channels_last</code> (默认)或 <code>channels_first</code> 之一。
    表示输入各维度的顺序。
    <code>channels_last</code> 代表尺寸是 <code>(batch, height, width, channels)</code> 的输入张量，
    而 <code>channels_first</code> 代表尺寸是 <code>(batch, channels, height, width)</code> 的输入张量。
    默认值根据 Keras 配置文件 <code>~/.keras/keras.json</code> 中的 <code>image_data_format</code> 值来设置。
    如果还没有设置过，那么默认值就是 "channels_last"。</li>
</ul>
<p><strong>输入尺寸</strong></p>
<ul>
<li>如果 <code>data_format='channels_last'</code>:
尺寸是 <code>(batch_size, rows, cols, channels)</code> 的 4D 张量</li>
<li>如果 <code>data_format='channels_first'</code>:
尺寸是 <code>(batch_size, channels, rows, cols)</code> 的 4D 张量</li>
</ul>
<p><strong>输出尺寸</strong></p>
<ul>
<li>如果 <code>data_format='channels_last'</code>:
尺寸是 <code>(batch_size, pooled_rows, pooled_cols, channels)</code> 的 4D 张量</li>
<li>如果 <code>data_format='channels_first'</code>:
尺寸是 <code>(batch_size, channels, pooled_rows, pooled_cols)</code> 的 4D 张量</li>
</ul>
<hr />
<p><span style="float:right;"><a href="https://github.com/keras-team/keras/blob/master/keras/layers/pooling.py#L386">[source]</a></span></p>
<h3 id="maxpooling3d">MaxPooling3D</h3>
<pre><code class="python">keras.layers.MaxPooling3D(pool_size=(2, 2, 2), strides=None, padding='valid', data_format=None)
</code></pre>

<p>对于 3D（空间，或时空间）数据的最大池化。</p>
<p><strong>参数</strong></p>
<ul>
<li><strong>pool_size</strong>: 3 个整数表示的元组，缩小（dim1，dim2，dim3）比例的因数。
(2, 2, 2) 会把 3D 输入张量的每个维度缩小一半。</li>
<li><strong>strides</strong>: 3 个整数表示的元组，或者是 <code>None</code>。步长值。</li>
<li><strong>padding</strong>: <code>"valid"</code> 或者 <code>"same"</code>（区分大小写）。</li>
<li><strong>data_format</strong>: 字符串，<code>channels_last</code> (默认)或 <code>channels_first</code> 之一。
    表示输入各维度的顺序。
    <code>channels_last</code> 代表尺寸是 <code>(batch, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels)</code> 的输入张量，
    而 <code>channels_first</code> 代表尺寸是 <code>(batch, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3)</code> 的输入张量。
    默认值根据 Keras 配置文件 <code>~/.keras/keras.json</code> 中的 <code>image_data_format</code> 值来设置。
    如果还没有设置过，那么默认值就是 "channels_last"。</li>
</ul>
<p><strong>输入尺寸</strong></p>
<ul>
<li>如果 <code>data_format='channels_last'</code>:
尺寸是 <code>(batch_size, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels)</code> 的 5D 张量</li>
<li>如果 <code>data_format='channels_first'</code>:
尺寸是 <code>(batch_size, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3)</code> 的 5D 张量</li>
</ul>
<p><strong>输出尺寸</strong></p>
<ul>
<li>如果 <code>data_format='channels_last'</code>:
尺寸是 <code>(batch_size, pooled_dim1, pooled_dim2, pooled_dim3, channels)</code> 的 5D 张量</li>
<li>如果 <code>data_format='channels_first'</code>:
尺寸是 <code>(batch_size, channels, pooled_dim1, pooled_dim2, pooled_dim3)</code> 的 5D 张量</li>
</ul>
<hr />
<p><span style="float:right;"><a href="https://github.com/keras-team/keras/blob/master/keras/layers/pooling.py#L117">[source]</a></span></p>
<h3 id="averagepooling1d">AveragePooling1D</h3>
<pre><code class="python">keras.layers.AveragePooling1D(pool_size=2, strides=None, padding='valid', data_format='channels_last')
</code></pre>

<p>对于时序数据的平均池化。</p>
<p><strong>参数</strong></p>
<ul>
<li><strong>pool_size</strong>: 整数，平均池化的窗口大小。</li>
<li><strong>strides</strong>: 整数，或者是 <code>None</code>。作为缩小比例的因数。
例如，2 会使得输入张量缩小一半。
如果是 <code>None</code>，那么默认值是 <code>pool_size</code>。</li>
<li><strong>padding</strong>: <code>"valid"</code> 或者 <code>"same"</code> （区分大小写）。</li>
<li><strong>data_format</strong>: 字符串，<code>channels_last</code> (默认)或 <code>channels_first</code> 之一。
    表示输入各维度的顺序。
    <code>channels_last</code> 对应输入尺寸为 <code>(batch, steps, features)</code>，
    <code>channels_first</code> 对应输入尺寸为 <code>(batch, features, steps)</code>。</li>
</ul>
<p><strong>输入尺寸</strong></p>
<ul>
<li>如果 <code>data_format='channels_last'</code>，
    输入为 3D 张量，尺寸为：
    <code>(batch_size, steps, features)</code></li>
<li>如果<code>data_format='channels_first'</code>，
    输入为 3D 张量，尺寸为：
    <code>(batch_size, features, steps)</code></li>
</ul>
<p><strong>输出尺寸</strong></p>
<ul>
<li>如果 <code>data_format='channels_last'</code>，
    输出为 3D 张量，尺寸为：
    <code>(batch_size, downsampled_steps, features)</code></li>
<li>如果 <code>data_format='channels_first'</code>，
    输出为 3D 张量，尺寸为：
    <code>(batch_size, features, downsampled_steps)</code></li>
</ul>
<hr />
<p><span style="float:right;"><a href="https://github.com/keras-team/keras/blob/master/keras/layers/pooling.py#L272">[source]</a></span></p>
<h3 id="averagepooling2d">AveragePooling2D</h3>
<pre><code class="python">keras.layers.AveragePooling2D(pool_size=(2, 2), strides=None, padding='valid', data_format=None)
</code></pre>

<p>对于空间数据的平均池化。</p>
<p><strong>参数</strong></p>
<ul>
<li><strong>pool_size</strong>: 整数，或者 2 个整数表示的元组，
    沿（垂直，水平）方向缩小比例的因数。
   （2，2）会把输入张量的两个维度都缩小一半。
    如果只使用一个整数，那么两个维度都会使用同样的窗口长度。</li>
<li><strong>strides</strong>: 整数，2 个整数表示的元组，或者是 <code>None</code>。
    表示步长值。
    如果是 <code>None</code>，那么默认值是 <code>pool_size</code>。</li>
<li><strong>padding</strong>: <code>"valid"</code> 或者 <code>"same"</code> （区分大小写）。</li>
<li><strong>data_format</strong>: 字符串，<code>channels_last</code> (默认)或 <code>channels_first</code> 之一。
    表示输入各维度的顺序。
    <code>channels_last</code> 代表尺寸是 <code>(batch, height, width, channels)</code> 的输入张量，
    而 <code>channels_first</code> 代表尺寸是 <code>(batch, channels, height, width)</code> 的输入张量。
    默认值根据 Keras 配置文件 <code>~/.keras/keras.json</code> 中的 <code>image_data_format</code> 值来设置。
    如果还没有设置过，那么默认值就是 "channels_last"。</li>
</ul>
<p><strong>输入尺寸</strong></p>
<ul>
<li>如果 <code>data_format='channels_last'</code>:
尺寸是 <code>(batch_size, rows, cols, channels)</code> 的 4D 张量</li>
<li>如果 <code>data_format='channels_first'</code>:
尺寸是 <code>(batch_size, channels, rows, cols)</code> 的 4D 张量</li>
</ul>
<p><strong>输出尺寸</strong></p>
<ul>
<li>如果 <code>data_format='channels_last'</code>:
尺寸是 <code>(batch_size, pooled_rows, pooled_cols, channels)</code> 的 4D 张量</li>
<li>如果 <code>data_format='channels_first'</code>:
尺寸是 <code>(batch_size, channels, pooled_rows, pooled_cols)</code> 的 4D 张量</li>
</ul>
<hr />
<p><span style="float:right;"><a href="https://github.com/keras-team/keras/blob/master/keras/layers/pooling.py#L436">[source]</a></span></p>
<h3 id="averagepooling3d">AveragePooling3D</h3>
<pre><code class="python">keras.layers.AveragePooling3D(pool_size=(2, 2, 2), strides=None, padding='valid', data_format=None)
</code></pre>

<p>对于 3D （空间，或者时空间）数据的平均池化。</p>
<p><strong>参数</strong></p>
<ul>
<li><strong>pool_size</strong>: 3 个整数表示的元组，缩小（dim1，dim2，dim3）比例的因数。
(2, 2, 2) 会把 3D 输入张量的每个维度缩小一半。</li>
<li><strong>strides</strong>: 3 个整数表示的元组，或者是 <code>None</code>。步长值。</li>
<li><strong>padding</strong>: <code>"valid"</code> 或者 <code>"same"</code>（区分大小写）。</li>
<li><strong>data_format</strong>: 字符串，<code>channels_last</code> (默认)或 <code>channels_first</code> 之一。
    表示输入各维度的顺序。
    <code>channels_last</code> 代表尺寸是 <code>(batch, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels)</code> 的输入张量，
    而 <code>channels_first</code> 代表尺寸是 <code>(batch, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3)</code> 的输入张量。
    默认值根据 Keras 配置文件 <code>~/.keras/keras.json</code> 中的 <code>image_data_format</code> 值来设置。
    如果还没有设置过，那么默认值就是 "channels_last"。</li>
</ul>
<p><strong>输入尺寸</strong></p>
<ul>
<li>如果 <code>data_format='channels_last'</code>:
尺寸是 <code>(batch_size, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels)</code> 的 5D 张量</li>
<li>如果 <code>data_format='channels_first'</code>:
尺寸是 <code>(batch_size, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3)</code> 的 5D 张量</li>
</ul>
<p><strong>输出尺寸</strong></p>
<ul>
<li>如果 <code>data_format='channels_last'</code>:
尺寸是 <code>(batch_size, pooled_dim1, pooled_dim2, pooled_dim3, channels)</code> 的 5D 张量</li>
<li>如果 <code>data_format='channels_first'</code>:
尺寸是 <code>(batch_size, channels, pooled_dim1, pooled_dim2, pooled_dim3)</code> 的 5D 张量</li>
</ul>
<hr />
<p><span style="float:right;"><a href="https://github.com/keras-team/keras/blob/master/keras/layers/pooling.py#L557">[source]</a></span></p>
<h3 id="globalmaxpooling1d">GlobalMaxPooling1D</h3>
<pre><code class="python">keras.layers.GlobalMaxPooling1D(data_format='channels_last')
</code></pre>

<p>对于时序数据的全局最大池化。</p>
<p><strong>参数</strong></p>
<ul>
<li><strong>data_format</strong>: 字符串，<code>channels_last</code> (默认)或 <code>channels_first</code> 之一。
    表示输入各维度的顺序。
    <code>channels_last</code> 对应输入尺寸为 <code>(batch, steps, features)</code>，
    <code>channels_first</code> 对应输入尺寸为 <code>(batch, features, steps)</code>。</li>
</ul>
<p><strong>输入尺寸</strong></p>
<p>尺寸是 <code>(batch_size, steps, features)</code> 的 3D 张量。</p>
<p><strong>输出尺寸</strong></p>
<p>尺寸是 <code>(batch_size, features)</code> 的 2D 张量。</p>
<hr />
<p><span style="float:right;"><a href="https://github.com/keras-team/keras/blob/master/keras/layers/pooling.py#L455">[source]</a></span></p>
<h3 id="globalaveragepooling1d">GlobalAveragePooling1D</h3>
<pre><code class="python">keras.layers.GlobalAveragePooling1D()
</code></pre>

<p>对于时序数据的全局平均池化。</p>
<p><strong>输入尺寸</strong></p>
<ul>
<li>如果 <code>data_format='channels_last'</code>，
    输入为 3D 张量，尺寸为：
    <code>(batch_size, steps, features)</code></li>
<li>如果<code>data_format='channels_first'</code>，
    输入为 3D 张量，尺寸为：
    <code>(batch_size, features, steps)</code></li>
</ul>
<p><strong>输出尺寸</strong></p>
<p>尺寸是 <code>(batch_size, features)</code> 的 2D 张量。</p>
<hr />
<p><span style="float:right;"><a href="https://github.com/keras-team/keras/blob/master/keras/layers/pooling.py#L647">[source]</a></span></p>
<h3 id="globalmaxpooling2d">GlobalMaxPooling2D</h3>
<pre><code class="python">keras.layers.GlobalMaxPooling2D(data_format=None)
</code></pre>

<p>对于空域数据的全局最大池化。</p>
<p><strong>参数</strong></p>
<ul>
<li><strong>data_format</strong>: 字符串，<code>channels_last</code> (默认)或 <code>channels_first</code> 之一。
    表示输入各维度的顺序。
    <code>channels_last</code> 代表尺寸是 <code>(batch, height, width, channels)</code> 的输入张量，
    而 <code>channels_first</code> 代表尺寸是 <code>(batch, channels, height, width)</code> 的输入张量。
    默认值根据 Keras 配置文件 <code>~/.keras/keras.json</code> 中的 <code>image_data_format</code> 值来设置。
    如果还没有设置过，那么默认值就是 "channels_last"。</li>
</ul>
<p><strong>输入尺寸</strong></p>
<ul>
<li>如果 <code>data_format='channels_last'</code>:
尺寸是 <code>(batch_size, rows, cols, channels)</code> 的 4D 张量</li>
<li>如果 <code>data_format='channels_first'</code>:
尺寸是 <code>(batch_size, channels, rows, cols)</code> 的 4D 张量</li>
</ul>
<p><strong>输出尺寸</strong></p>
<p>尺寸是 <code>(batch_size, channels)</code> 的 2D 张量</p>
<hr />
<p><span style="float:right;"><a href="https://github.com/keras-team/keras/blob/master/keras/layers/pooling.py#L510">[source]</a></span></p>
<h3 id="globalaveragepooling2d">GlobalAveragePooling2D</h3>
<pre><code class="python">keras.layers.GlobalAveragePooling2D(data_format=None)
</code></pre>

<p>对于空域数据的全局平均池化。</p>
<p><strong>参数</strong></p>
<ul>
<li><strong>data_format</strong>: 一个字符串，<code>channels_last</code> （默认值）或者 <code>channels_first</code>。
输入张量中的维度顺序。
<code>channels_last</code> 代表尺寸是 <code>(batch, height, width, channels)</code> 的输入张量，而 <code>channels_first</code> 代表尺寸是 <code>(batch, channels, height, width)</code> 的输入张量。
默认值根据 Keras 配置文件 <code>~/.keras/keras.json</code> 中的 <code>image_data_format</code> 值来设置。
如果还没有设置过，那么默认值就是 "channels_last"。</li>
</ul>
<p><strong>输入尺寸</strong></p>
<ul>
<li>如果 <code>data_format='channels_last'</code>:
尺寸是 <code>(batch_size, rows, cols, channels)</code> 的 4D 张量</li>
<li>如果 <code>data_format='channels_first'</code>:
尺寸是 <code>(batch_size, channels, rows, cols)</code> 的 4D 张量</li>
</ul>
<p><strong>输出尺寸</strong></p>
<p>尺寸是 <code>(batch_size, channels)</code> 的 2D 张量</p>
<hr />
<p><span style="float:right;"><a href="https://github.com/keras-team/keras/blob/master/keras/layers/pooling.py#L742">[source]</a></span></p>
<h3 id="globalmaxpooling3d">GlobalMaxPooling3D</h3>
<pre><code class="python">keras.layers.GlobalMaxPooling3D(data_format=None)
</code></pre>

<p>对于 3D 数据的全局最大池化。</p>
<p><strong>参数</strong></p>
<ul>
<li><strong>data_format</strong>: 字符串，<code>channels_last</code> (默认)或 <code>channels_first</code> 之一。
    表示输入各维度的顺序。
    <code>channels_last</code> 代表尺寸是 <code>(batch, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels)</code> 的输入张量，
    而 <code>channels_first</code> 代表尺寸是 <code>(batch, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3)</code> 的输入张量。
    默认值根据 Keras 配置文件 <code>~/.keras/keras.json</code> 中的 <code>image_data_format</code> 值来设置。
    如果还没有设置过，那么默认值就是 "channels_last"。</li>
</ul>
<p><strong>输入尺寸</strong></p>
<ul>
<li>如果 <code>data_format='channels_last'</code>:
尺寸是 <code>(batch_size, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels)</code> 的 5D 张量</li>
<li>如果 <code>data_format='channels_first'</code>:
尺寸是 <code>(batch_size, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3)</code> 的 5D 张量</li>
</ul>
<p><strong>输出尺寸</strong></p>
<p>尺寸是 <code>(batch_size, channels)</code> 的 2D 张量</p>
<hr />
<p><span style="float:right;"><a href="https://github.com/keras-team/keras/blob/master/keras/layers/pooling.py#L707">[source]</a></span></p>
<h3 id="globalaveragepooling3d">GlobalAveragePooling3D</h3>
<pre><code class="python">keras.layers.GlobalAveragePooling3D(data_format=None)
</code></pre>

<p>对于 3D 数据的全局平均池化。</p>
<p><strong>参数</strong></p>
<ul>
<li><strong>data_format</strong>: 字符串，<code>channels_last</code> (默认)或 <code>channels_first</code> 之一。
    表示输入各维度的顺序。
    <code>channels_last</code> 代表尺寸是 <code>(batch, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels)</code> 的输入张量，
    而 <code>channels_first</code> 代表尺寸是 <code>(batch, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3)</code> 的输入张量。
    默认值根据 Keras 配置文件 <code>~/.keras/keras.json</code> 中的 <code>image_data_format</code> 值来设置。
    如果还没有设置过，那么默认值就是 "channels_last"。</li>
</ul>
<p><strong>输入尺寸</strong></p>
<ul>
<li>如果 <code>data_format='channels_last'</code>:
尺寸是 <code>(batch_size, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels)</code> 的 5D 张量</li>
<li>如果 <code>data_format='channels_first'</code>:
尺寸是 <code>(batch_size, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3)</code> 的 5D 张量</li>
</ul>
<p><strong>输出尺寸</strong></p>
<p>尺寸是 <code>(batch_size, channels)</code> 的 2D 张量</p>
              
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